2001 год. Небольшой офис где-то в Москве или любом другом городе. Системный администратор смотрит в монитор с горящими глазами. Он только что набил подвал сайта клиента – обычного магазина мебели – белым текстом на белом фоне. «Купить диван Москва купить диван дешево диван купить диван Москва купить». Триста раз. Сохранил. Открыл Яндекс. Сайт – первый. Крутяк.
Так выглядело начало SEO в Рунете.
За следующие двадцать с лишним лет всё, что этот администратор делал, стало сначала стандартной практикой, потом признаком непрофессионализма, а еще позже – поводом для санкций. Менялись методы, менялись правила, менялись специалисты. А цикл игры не менялся: надо обмануть алгоритм – алгоритм поумнел, надо обмануть новый алгоритм – алгоритм снова поумнел, надо его снова обмануть, ну вы поняли.
Ниже – подробная история того, как именно это происходило. Какие техники работали, почему они работали, и как Яндекс каждый раз прикрывал очередную золотую жилу сеошников.
В этой статье я специально практически не упоминаю Гугл, потому что это альтернативная история, возможно, для другой статьи. Тем более, Яндекс для русскоязычной аудитории всё-таки более доступный. Хоть кривой и косой, зато свой.
Содержание:
1997–2002: Оптимизация без правил
Как устроен был первый Яндекс
23 сентября 1997 года на выставке Softool в Москве Аркадий Волож, Илья Сегалович и Елена Колмановская представили Яndex-Web. По легенде, они разрезали ленточку перед монитором – потому что не понимали, как принято открывать сайты. На тот момент поисковик проиндексировал весь Рунет – пять тысяч сайтов и четыре гигабайта текста.
Алгоритм работал по простой формуле. Он смотрел на три вещи: частоту ключевых слов на странице, содержимое метатегов и количество входящих ссылок. Никакого анализа смысла, никаких поведенческих сигналов, никакого понимания контекста. Знаете, с чем можно было сравнить поисковик? Со счетной машиной – он считал слова и ссылки.
Кстати, важная деталь, Яндекс с самого начала умел в морфологию русского языка. Это выделяло его на фоне западных поисковиков типа Гугла, которые с кириллицей работали плохо. Но в плане защиты от манипуляций с поисковой выдачей – он был абсолютно беспомощен.
Техника №1: Спам ключевыми словами в тексте
Идея работы алгоритма была предельно простой. Он смотрел, как часто встречается слово на странице, и делал вывод о релевантности. Хочешь быть первым по запросу «купить ноутбук»? Пиши «купить ноутбук» как можно чаще, ведь чем чаще повторяется эта фраза, тем релевантнее страница.
На практике страницы выглядели примерно так:
«Кроссовки продажа Москва. Купить хорошие кроссовки в магазине. Вам нужны новые кроссовки? Приходите в магазин кроссовок Москва, мы подберем вам лучшие кроссовки из всех кроссовок в Москва купить. Каждый товар кроссовки отличает прекрасный стиль модные кроссовки коллекция Москва купить можно в нашем магазине кроссовок».
Это реальный пример текстового спама того времени. Такая страница стояла в топе. Пользователи морщились, но другой жизни они не знали – конкурирующие страницы выглядели не лучше.
Позже SEO-специалисты начали считать «академическую тошноту» – процент вхождения ключевого слова в текст. Считалось, что оптимальная плотность – около 7–8%. Под это выстроилась целая индустрия, копирайтеры писали не для читателей, а под заданный процент, сверяясь с онлайн-калькуляторами тошноты.
Эта техника работала примерно до 2005–2006 года, пока Яндекс не начал вводить фильтры за переспам.
Техника №2: Спам в метатеге keywords
Метатег <meta name="keywords"> задумывался как инструмент, который помогает поисковику понять, о чём страница. Идея была достаточно логичной – авторы сайта лучше же знают свой контент, пускай они честно объяснят поисковику. На практике это стало открытой дырой.
Содержимое keywords на странице видели только поисковые боты. И тогдашние оптимизаторы набивали его всем, чем могли – сотнями ключей через запятую, включая нерелевантные запросы, имена конкурентов, популярные темы – что угодно, лишь бы совпасть с как можно большим числом запросов.
Типичный keywords тех лет для магазина электроники мог выглядеть примерно так: «купить телевизор, телевизор samsung, телевизор lg, купить ноутбук, ноутбук дешево, компьютер москва, бытовая техника, холодильник купить, телефон nokia, mp3 плеер» – и ещё сто вариаций.
Google официально объявил об игнорировании метатега keywords в 2009 году. Яндекс сделал тег фактически незначимым чуть раньше. Сегодня keywords почти ни на что не влияет ни в одной поисковой системе.
Техника №3: Скрытый текст
Спам ключами в видимом тексте имел ограничение – читатели жаловались, что страница нечитаемая. Ну как жаловались, просто уходили с сайта, выглядящего как словесная помойка. Решение нашли быстро – сделать текст невидимым для людей, но видимым для роботов.
Битва негров в темной пещере глубокой ночью Белый текст на белом фоне – классика жанра, визуально страница выглядела нормально, робот считывал тысячи ключевых слов. Микроскопический шрифт в один пиксель – то же самое. В ход шел очень простой CSS код: visibility: hidden, display: none, вынос блока за пределы экрана через position: absolute; left: -9999px.
Отдельная история – скрытые ссылки. Внутри картинки размером 1×1 пиксель, прозрачной или совпадающей по цвету с фоном, ставилась ссылка с нужным анкором. Пользователь не видел ничего, вот поисковый бот прекрасно всё видел и учитывал.
Яндекс довольно быстро научился находить такие конструкции. Если текст на странице есть в HTML, но пользователи его не видят – это подозрительно. Алгоритмы начали сравнивать визуальное представление страницы с её исходным кодом и cкрытый текст стал признаком спама. Забавно смотреть на это спустя годы, потому что сейчас страницы стали более динамическими, есть всякие включалки-переключалки-табы, изначально часть контента для пользователя скрыта. Поисковики перестали скрытие контента считать за спам, что вернуло утраченную предками технологию скрытого текста.
Техника №4: Прогон по каталогам
В нулевые существовали авторитетные ручные каталоги сайтов: DMOZ (Open Directory Project), Яндекс.Каталог, Rambler ТОП-100. Принцип их работы такой – редактор вручную просматривал сайт, и если тот соответствовал определенным критериям (просто был нормальным – без спама, вирусов и с какой-никакой полезностью), добавлял его в каталог в нужной категории. Ссылка из такого каталога давала реальный вес – потому что ставилась живым человеком, а не автоматически.
Попадание в Яндекс.Каталог было почти гарантией хорошего тИЦ – тематического индекса цитирования, главного показателя авторитетности сайта в те времена. ТИЦ рассчитывался на основе ссылочной массы с учётом тематики доноров. Высокий тИЦ косвенно влиял на ранжирование.
Проблема началась, когда оптимизаторы научились автоматизировать регистрацию. Появились программы-автосабмиттеры – Allsubmitter и аналоги. Один клик, и сайт регистрировался в тысячах каталогов одновременно. Большинство этих каталогов не имели никакой модерации и никакой аудитории – просто страницы с перечнями ссылок.
С ростом интернета каталоги быстро превратились в мусорные свалки и Яндекс начал обесценивать ссылки с них. В 2018 году он упразднил тИЦ полностью, заменив на ИКС (индекс качества сайта) – показатель, который уже не привязан к ссылочному весу так жёстко. DMOZ закрылся в 2017 году после 20 лет работы.
Отступление: культ тИЦ
Тематический индекс цитирования заслуживает отдельного разговора – потому что в 2005–2013 годах он был буквально валютой Рунета.
Яндекс считал входящие ссылки с учётом их тематической близости и авторитетности доноров. Итоговое число тИЦ отображалось в Яндекс.Баре прямо в браузере. Каждый владелец сайта первым делом открывал бар и смотрел не трафик, а тИЦ. Это было мерилом всего.
Домены с высоким тИЦ покупали дороже. Ссылки продавали по тИЦ – чем выше показатель у площадки-донора, тем дороже стоило размещение. Стоимость сайта на биржах продажи сайтов напрямую зависела от тИЦ. Недобросовестные оптимизаторы отчитывались клиентам не ростом трафика, а ростом тИЦ – и это сходило с рук, потому что клиент видел как-будто бы важную цифру и был доволен.
Апдейт тИЦ происходил раз в несколько месяцев. Дни апдейтов были событием. Ветки в форумах оживали, люди проверяли свои сайты, кто-то радовался росту, кто-то в панике искал причины падения. Сервисы даже публиковали прогнозы дат следующих апдейтов – их ждали, после чего горячо обсуждали “А у тебя чего?”, “А тебе сколько накинули?”, “Сколько-сколько сняли???”.
На самом-то деле тИЦ формально не влиял на поисковую выдачу напрямую. Единственное место, где он определял позицию – рубрики Яндекс.Каталога. Всё остальное было психологическим эффектом и инертностью рынка. Но это не мешало ему быть главной метрикой эпохи.
2003–2010: Золотая эпоха дождя из ссылочного спама
Почему ссылки стали главным инструментом
К 2003–2004 году пришло понимание – ссылки важнее текста. Яндекс оценивал не только содержимое страницы, но и то, сколько других ресурсов на неё ссылается. Логика тоже неплохая (и вообще, у Яндекса очень хорошо с логикой, про реализацию говорить не будем), забиваем (точнее, снижаем влияние) на контент на сайте – если люди ссылаются на сайт, они же это не просто так делают. Значит там есть что-то полезное.
Проблема оказалась в том, что ссылки можно просто купить за купюры.
Техника №5: Биржи ссылок и Sape
29 сентября 2006 года запустилась Sape (или как её называли лингвисты на сео-форумах, Сапа) – и рынок изменился радикально. До Sape покупка ссылок была ручным делом. Оптимизатор искал подходящие сайты, искал контакты владельца, договаривался, вручную контролировал размещение. Sape автоматизировала весь процесс.
Вот как это работало изнутри. Владелец сайта-донора регистрировался на Sape и вставлял на свой сайт небольшой кусок JavaScript-кода. Этот код при загрузке страницы обращался к серверам Sape и получал список ссылок, которые нужно отобразить. Ссылки были «арендными» – пока оптимизатор платит ежемесячную аренду, ссылка стоит. Перестает платить – ссылка пропадает.
Со стороны покупателя интерфейс был такой – задаёшь тематику донора, нужный анкор (текст ссылки, например «купить диван Москва»), бюджет – и получаешь готовый список подходящих площадок. Система сама распределяла ссылки, сама отслеживала размещение, сама считала деньги.
По собственным данным Sape, к 2013 году в системе было зарегистрировано свыше 500 тысяч пользователей, более 650 тысяч сайтов и около 540 миллионов страниц. Параллельно работали RotaPost, GoGetLinks, Mainlink и ещё десятки площадок поменьше. Это был полноценный рынок с конкурентами, ценообразованием и даже аналитикой.
Ключевое правило того времени – анкор ссылки должен совпадать с продвигаемым запросом. Хочешь быть первым по «купить кухню на заказ» – покупаешь тысячу ссылок с анкором «купить кухню на заказ». Чем больше ссылок с нужным анкором – тем выше позиция.
К 2010–2011 году сигналы стали настолько явными, что Яндекс начал их видеть. Если у сайта 90% ссылок с одинаковым коммерческим анкором – это не органическое упоминание в интернете, тут явно что-то не так. В 2010 году на конференции в Мадриде представители Яндекса публично описали, как алгоритм распознает покупные ссылки – неестественный профиль анкоров, ссылки в блоках на всех страницах донора, резкий неорганический рост ссылочной массы.
Оптимизаторы стали делать «незаметнее», разбавляли коммерческие анкоры безанкорными ссылками («тут», «здесь», «источник»), покупали меньше ссылок, но на более авторитетных сайтах, растягивали прирост ссылочной массы во времени.
Техника №6: Сателлиты и ссылочные сети
Покупать ссылки на чужих сайтах было эффективно, но дорого и зависимо от чужих решений. Захочет владелец закрыть – всё, пока ссылки. Пришло осознание, что нужно создавать свои сайты специально для ссылок.
Сателлит – это небольшой тематический сайт, единственная задача которого состояла в том, чтобы ссылаться на основной продвигаемый ресурс. Типичный сателлит выглядел примерно так: пятнадцать-двадцать страниц с псевдоуникальным текстом на тему «ремонт ванной комнаты», на каждой странице – ссылка на основной сайт с нужным анкором. Никакой реальной аудитории, ноль ценности для пользователя.
Один сайт погоды не сделает. Масштабировалось это все в ссылочные сети – десятки и сотни сателлитов, связанных между собой и основным сайтом. Причём схемы перелинковки были продуманные, сателлиты ссылались друг на друга по определенным паттернам, чтобы «прокачивать» вес внутри сети перед тем, как передавать его на главный сайт. Это называлось «колесо», «звезда» или «паутина» – в зависимости от схемы.
Проблема. Контент на сателлитах нужно было как-то производить в промышленных масштабах. Писать тексты для тысячи уникальных страниц вручную – нереально. Появились супер дешевые рерайтеры и синонимайзеры: программы, которые берут один текст и механически заменяют слова синонимами, чтобы получить «уникальный» текст. Качество текстов было чудовищным, но пользователи его все-равно не видели, а Яндекс первое время это не сильно волновало.
Именно для борьбы с сателлитами в 2006 году появился фильтр АГС – в SEO-среде название расшифровывается непечатно, но суть понятна из контекста. АГС выявлял сайты, созданные не для людей, а для продажи ссылок или нагона трафика. Признаки – некачественный или сгенерированный контент (что это напоминает в 2026, не правда ли?), большое количество исходящих ссылок, отсутствие реальной посещаемости. У попавшего под АГС сайта большинство страниц из индекса выпадало и он становился бесполезным.
Техника №7: Линкфермы
Если сателлиты создавались для конкретного проекта, то линкфермы – это более абстрактный инструмент. Линкферма – это сеть сайтов, которые ссылаются друг на друга и на внешние ресурсы просто для передачи ссылочного веса.
Классическая схема – есть сотня сайтов в сети, каждый ссылается на каждый. Вес внутри сети накапливается и циркулирует. Затем часть этого веса передается наружу – на продвигаемые сайты клиентов. Чем больше сеть, тем больше суммарный вес, тем дороже можно продавать ссылки из неё.
В Рунете такие сети строились относительно открыто – это был бизнес. Продавались ссылки «с хорошим тИЦ», «с высоким PR Google», «из трастовой сети». Покупатели были, их всё устраивало.
Яндекс видел эти сети по характерным паттернам – одинаковые IP-адреса хостинга, одинаковые шаблоны страниц, неестественная перекрёстная ссылочность. Начиная примерно с 2009–2010 годов, сети начали выявляться и пессимизироваться.
Техника №8: Дорвеи
Дорвей – это страница или целый сайт, оптимизированный под один конкретный запрос с единственной целью – перенаправить пользователя куда-то ещё.
Принцип работы такой. Дорвей попадал в топ Яндекса по нужному запросу. Пользователь кликал по нему в поисковой выдаче – и сразу же оказывался на другом сайте через автоматический редирект. Пользователь видел «промежуточную страницу» в лучшем случае долю секунды, в худшем – вообще не видел.
Контент дорвея писался (а точнее, генерировался) специально под текущий алгоритм поисковой выдачи. Типичный дорвей содержал полный набор ключевых слов в правильных пропорциях, заголовки с нужными фразами, псевдотекст, который выглядел связно для алгоритма, но нёс минимум смысла для человека. Генераторы дорвеев – специализированный софт – позволяли создавать тысячи таких страниц в день, просто задав список ключей и шаблон.
Дорвеи особенно процветали в «серых» нишах: фармацевтика (продажа лекарств без рецепта), онлайн-казино, адалт. Там цена клика была высокой, конкуренция жёсткой, а владельцы не особо задумывались о репутации. В 2007 году масштаб проблемы был настолько велик, что Microsoft выпустила специальное исследование, которое New York Times описала как «эпидемию дорвеев».
Дорвейщики того времени – это отдельная субкультура. Люди строили дорвейные фермы на сотни тысяч страниц, автоматически регистрировали домены, автоматически создавали контент, автоматически настраивали редиректы. Это было ближе к арбитражу трафика, чем к классическому SEO. Хорошая дорвейная сеть приносила приличные деньги, поэтому сами дорвейщики были далеко не самыми глупыми людьми, которые очень хорошо разбирались в том, как обмануть алгоритм и продвинуть свой сайт.
Эпидемия закончилась к 2009–2010 годам. Яндекс научился распознавать редиректы с поисковых страниц и пессимизировать такие ресурсы. Поведенческие сигналы тоже помогли. Пользователь зашёл на страницу и мгновенно покинул – явный сигнал для поисковика, что что-то не так. Естественно, дорвеи до сих пор не умерли, просто стали не такими массовыми.
Техника №9: Клоакинг
Клоакинг – это когда поисковому роботу и обычному пользователю показываются принципиально разные версии одной и той же страницы.
Техническая реализация требовала знаний. Нужно было знать User-Agent поисковых ботов (идентификаторы, по которым бот представляется серверу) и их IP-адреса. Когда сервер видел запрос с нужным User-Agent или IP – отдавал «роботную» версию страницы максимально оптимизированную, набитую ключами, с правильными заголовками и метатегами. Обычный пользователь получал другую, человеческую версию – читаемую, без спама, иногда вообще совсем другую страницу.
Оптимизатор мог сделать идеально оптимизированную страницу для алгоритма и отдельно – хороший пользовательский интерфейс без компромиссов. Никаких текстов с «тошнотой», никаких перегруженных ключами заголовков. Для пользователя – красиво. Для робота – всё по правилам оптимизации.
Клоакинг применялся в основном в высококонкурентных нишах, где юзабилити (в том числе черные паттерны) обязательно должно было преобладать над оптимизацией. Мелкий бизнес редко заморачивался – слишком технически сложно. Но крупные SEO-агентства и арбитражники в сфере адалта или фарм-трафика использовали активно.
Яндекс боролся с клоакингом несколькими способами. Во-первых, периодически менял IP-адреса своих ботов и их User-Agent. Во-вторых, использовал «скрытых агентов» – запросы с обычными пользовательскими User-Agent для проверки, совпадает ли то, что получает пользователь, с тем, что получает бот. В-третьих – жаловались сами пользователи.
2007–2009: Алгоритмы взрослеют
Магадан, Арзамас и путь к машинному обучению
Сейчас легко создать впечатление, что Яндекс резко прыгнул от наивного счетчика слов к MatrixNet. На самом деле между ними было несколько важных этапов, каждый из которых менял правила для оптимизаторов.
В мае 2008 года вышел «Магадан». Алгоритм получил Fast Rank – механизм быстрого подбора претендентов на выдачу, расширенный словарь синонимов и аббревиатур, новые классификаторы документов. Важнейшее нововведение «Магадана 2.0» в июле того же года – акцент на уникальность контента. Яндекс начал лучше определять копипаст и ставить оригиналы выше копий. Для сателлитчиков это был первый тревожный звонок – простые синонимайзеры перестали давать гарантированный результат.
В 2009 году вышла серия обновлений «Арзамас». Он ввёл геозависимые запросы: Яндекс начал учитывать регион пользователя и показывать разные результаты в Москве и Новосибирске по одному и тому же запросу. Для оптимизаторов это означало, что «вывести сайт в топ» теперь нужно было уточнять – а в топ по какому региону? Региональное SEO стало отдельной специализацией.
К концу 2009 года алгоритм «Арзамас» обзавёлся независимыми формулами для 1250 городов России. Из поисковой системы с небольшой региональной поправкой появился поисковик, который думал о местонахождении пользователя как об одном из ключевых факторов.
MatrixNet меняет правила
В ноябре 2009 года Яндекс запустил алгоритм «Снежинск» с технологией MatrixNet. Это уже был не просто очередной апдейт.
До MatrixNet алгоритм ранжирования работал на захардкоженных правилах: «если X, то Y». MatrixNet использовал машинное обучение – он строил прогностические модели на основе данных об оценках качества сайтов. Яндекс нанял тысячи оценщиков, которые вручную оценивали релевантность результатов поиска. По данным, которые Яндекс приводил в публичных материалах, с 2009 по 2013 год поисковик получил более 30 миллионов таких оценок. На этих оценках MatrixNet обучался и строил модели.
Градиентный бустинг – математически это последовательное построение простых моделей, каждая из которых исправляет ошибки предыдущей. В результате получается сложная композиция, которая учитывает одновременно сотни факторов. Число факторов ранжирования выросло с нескольких десятков до нескольких сотен.
Теперь оптимизатором нельзя было «прокачать» один-два фактора и гарантированно попасть в топ. Алгоритм смотрел на всё сразу – скорость загрузки, структуру страницы, уникальность контента, поведенческие сигналы, ссылочный профиль, региональные факторы и еще огромный перечень. Одни ссылки перестали быть достаточным условием.
Что продолжало работать и почему
Ссылки в 2009–2013 году всё ещё работали, просто требовали большей аккуратности. Основные наработки того периода:
Разбавление анкорного профиля. Вместо 100% коммерческих анкоров – 30% коммерческих («купить диван»), 30% навигационных («название бренда»), 40% безанкорных или естественных («тут», «здесь», «подробнее», голый URL). Это делало профиль похожим на органически набранный. Проценты, естественно, подбирались на основе тестов, которыми делились на форумах и курсах.
Трастовые доноры. Ссылка со старого авторитетного сайта стоила значительно дороже, чем ссылка с нового сателлита. Оптимизаторы начали охотиться за «вечными ссылками» на живых редакционных ресурсах – новостных сайтах, отраслевых порталах, форумах с историей.
Постепенный прирост. Внезапный рост ссылочной массы на сотни ссылок в месяц – подозрительно. С чего бы большому количеству людей внезапно ссылаться на один сайт. Оптимизаторы перешли к плавному накоплению. Системы управления ссылками позволяли планировать прирост, имитируя органическую динамику.
Региональные сателлиты. Для продвижения в конкретном регионе создавались отдельные страницы или сайты с региональной привязкой. «Купить кухню на заказ в Екатеринбурге» – отдельная страница с местными ссылками и местным телефоном.
Яндекс.Вебмастер: конец гадания на кофейной гуще
А, кстати, да. Вебмастера ж ещё не существовало в те времена. Стоит сделать отступление про инструмент, который изменил профессию не меньше, чем любой алгоритм.
19 октября 2007 года Яндекс запустил панель Вебмастера – сначала по приглашениям, затем 21 декабря того же года открыл для всех.
До Вебмастера продвижение было во многом гаданием. Сайт попал в индекс или нет – непонятно. Почему упали позиции – загадка. Какие страницы вообще проиндексированы – неизвестно. Оптимизаторы работали относительно вслепую (способы получить информацию, конечно же, были, но не сильно удобные), ориентируясь только на позиции в выдаче и косвенные признаки.
Вебмастер это изменил. Появилась информация об индексации, сколько страниц в индексе, какие не попали и почему. Стало видно, какие внешние ссылки видит Яндекс. Появилась возможность указать регион сайта. Позже добавились сообщения о санкциях и фильтрах – именно через Вебмастер приходили те самые «письма счастья» от Минусинска.
2013–2016: Крах ссылочной эпохи и поиск нового
Декабрь 2013: объявление войны ссылкам
В декабре 2013 года Александр Садовский, руководитель веб-поиска Яндекса, сделал взрывное заявление – с начала 2014 года ссылки перестанут учитываться как фактор ранжирования для коммерческих запросов в Москве и Московской области.
Реакция была предсказуемой. «Это невозможно», «это маркетинговый ход», «ссылки всё равно будут влиять, просто косвенно». Форумы кипели несколько месяцев.
12 марта 2014 года алгоритм «Началово» вступил в силу. По данным отраслевого исследования, представленного на SEO Conference 2014 (совместная работа Sape и SEO-Интеллект по выборке из 87 тысяч запросов), около 77% сайтов потеряли позиции, а среднее падение составило порядка 11–12 позиций. 23% сайтов, напротив, выросли – как правило, те, у кого были хорошие коммерческие факторы – удобные каталоги, нормальные карточки товаров, корзина без глюков, живые контакты.
Позиции потеряли те, кто держался в топе исключительно за счет ссылочной массы. Оказалось, что без ссылочного костыля многие сайты не умели ранжироваться.
Минусинск 2015: теперь еще и штрафуют
Если «Началово» просто убрало ссылки из уравнения, то «Минусинск» в мае 2015 года начал за них штрафовать Если раньше купленные ссылки просто не помогали, теперь они активно вредили.
За первую неделю после запуска алгоритма под санкции попало 488 сайтов – Яндекс сам опубликовал эту цифру в посте «Минусинск: первые итоги» в блоге для вебмастеров. В среднем каждый из них потерял около 20 позиций. Яндекс рассылал письма в Вебмастер с предупреждениями – «на вашем сайте обнаружены признаки покупных ссылок». Это называли «письмами счастья».
Техника выживания была одна – нужно срочно снимать купленные ссылки. Оптимизаторы заходили в Sape и отключали всё. Биржа начала терять обороты.
Я как раз незадолго до ссылочного апокалипсиса пришел в эту сферу, поэтому помню, как половина пользователей форумов утверждали, что не паникуйте, ничего не надо снимать, пускай ссылки остаются. Другая же половина, наоборот, кричали о конце света и тот кто не снимет ссылки попадет в поисковой ад. По факту, оказалось, что первая половина была права – не надо было ничего резко делать. А позиции у сайтов падали как раз из-за резкого снижения ссылочной массы – оптимизаторы стреляли сами в себе в колено.
Параллельно и на Западе в 2012–2014 годах Google выкатил Panda и Penguin. Panda бил по некачественному контенту – тонким страницам, дублям, сгенерированным текстам. Penguin – по манипуляциям со ссылками. Принципы те же, что у Яндекса, только на западном рынке.
Что пришло на смену ссылкам
Когда ссылки перестали быть главным рычагом, оптимизаторы начали искать следующий способ манипуляции выдачей. Нашли несколько направлений.
Революция коммерческих факторов: когда наличие 8800 важнее тысячи ссылок
Это изменение заслуживает отдельного разговора, потому что оно изменило понимание того, каким должен быть сайт вообще.
До 2014 года можно было сделать страницу с пустым дизайном, нулевой информацией о компании и купленными ссылками – и стоять в топе. После «Началово» такие сайты начали падать не потому что Яндекс специально их наказал, а потому что алгоритм начал смотреть на другие факторы, которых у этих сайтов не было.
Яндекс стал оценивать, насколько сайт выглядит как настоящий работающий бизнес. Примеры сигналов, которые влияли на ранжирование коммерческих запросов:
-
Контактные данные. Городской телефон (не только мобильный) – сигнал того, что у компании есть офис. Адрес с привязкой к Яндекс.Картам. Несколько способов связи.
-
Страница «О компании». Не просто текст про «динамично развивающуюся компанию», а реальные фотографии офиса, команды, производства.
-
Ассортимент и карточки товаров. Для интернет-магазинов – полноценные карточки с фотографиями, описаниями, характеристиками, ценами. Страницы с «цена по запросу» проигрывали тем, где цена была указана явно.
-
Доставка и оплата. Отдельные страницы с условиями доставки, способами оплаты, зонами обслуживания.
-
Отзывы. Пользовательские отзывы на сайте и в сторонних сервисах (Яндекс.Маркет, 2GIS, Google Maps). Агрегированный рейтинг компании начал влиять на видимость в поиске.
-
Гарантии и возврат. Страница с условиями гарантии и возврата – звучит скучно, но алгоритм это видел и учитывал.
-
Структура и юзабилити. Скорость загрузки страницы, мобильная адаптация (особенно после 2016 года, когда Яндекс запустил «Владивосток» с приоритетом мобильных сайтов), удобная навигация, внутренняя перелинковка.
-
Региональные сигналы. Отдельный поддомен или папка для региона, региональный телефон, адрес в Яндекс.Бизнесе, локальные упоминания бренда. Яндекс активно развивал региональную выдачу.
-
Контент. Это слово стали произносить всё чаще. Не SEO-тексты с «тошнотой», а реальные статьи, которые закрывают боли пользователей и отвечают на конкретные вопросы.
Оптимизаторы, которые годами занимались только ссылками и текстами, внезапно оказались в ситуации, где им нужно было говорить с клиентом про фотографии офиса и форму обратной связи. Граница между SEO и общим качеством сайта стала размытой – и это было правильно.
Появился целый жанр чеклистов «коммерческих факторов». Оптимизаторы составляли списки из 50–100 пунктов и методично их закрывали. Это было и полезно (сайты становились лучше), и немного абсурдно (некоторые добавляли телефон и адрес просто для галочки, не для клиентов).
2014–2019: Поведенческие факторы и первые нейросети
Техника №10: Накрутка поведенческих факторов
Яндекс давно учитывал поведение пользователей как косвенный сигнал качества сайта. Если человек пришёл по запросу «купить холодильник», провёл на сайте три минуты, посмотрел пять страниц и не вернулся в поиск – скорее всего, сайт ответил на его вопрос. Это хороший сигнал.Если пользователь зашел и через три секунды вернулся в поиск – плохой.
Что, появился новый фактор? А что с ним можно сделать? Конечно же, накрутить!. Первые схемы были простыми – нанять людей, которые будут «правильно» вести себя на сайте. Потом появились биржи для накрутки поведения – пользователь (обычно это были школьники или студенты) регистрировался, получал задание («зайди на сайт X по запросу Y, проведи там две минуты, кликни на три страницы, потом закрой»), выполнял его и получал копейки. Несколько сотен таких «правильных» сессий в день могли заметно поднять сайт.
Потом появились боты – программы, имитирующие поведение людей. Технически задача сложная – нужно имитировать движения мыши, задержки между кликами, прокрутку страницы, случайные паузы.
Техника №11: SEO-тексты 2.0 – «для людей и роботов»
После «Началово» в отрасли сложился новый стандарт контента. Текст должен был выглядеть «как для людей», но при этом содержать нужные ключевые слова. Появилось понятие «LSI-копирайтинг» – тексты с тематически связанными словами и синонимами вместо прямых повторений ключа.
Логика такая: если статья про «купить холодильник», то в ней естественно должны встречаться слова «морозильная камера», «компрессор», «доставка», «гарантия», «энергопотребление». Алгоритм видит тематически связный текст и считает его более релевантным, чем страницу, где «холодильник» повторяется сорок раз, а больше ничего нет.
Появилась целая методология – составление семантического ядра (полного списка запросов по теме), кластеризация запросов по страницам, написание текстов под каждый кластер с нужной семантикой. Инструменты вроде Key Collector для сбора семантики, Megaindex и Serpstat для анализа конкурентов стали обязательными в арсенале оптимизатора.
Проблема этого подхода стала видна в марте 2017 года, когда Яндекс запустил «Баден-Баден». Алгоритм был направлен именно против переоптимизированных текстов – страниц, где ключевые слова вставлены неестественно, где структура подчинена не логике повествования, а логике вхождений. Просадка затронутых страниц составила от 7 до 30 позиций. Тысячи оптимизаторов переписывали тексты клиентов заново.
Палех и Королёв: поисковик читает смысл
В ноябре 2016 года Яндекс запустил «Палех». Это был первый алгоритм в поиске Яндекса, использующий нейронную сеть в полном смысле слова.
Техническая суть «Палеха» – нейросеть переводила тексты запросов и заголовки страниц в числовые векторы – многомерные представления смысла. Близкие по смыслу фразы давали близкие векторы. Поисковик мог найти страницу, релевантную запросу, даже если они не совпадают по словам – просто потому что смысл похожий.
Пример: запрос «как убрать накипь в чайнике» мог привести к статье «избавляемся от известкового налета», даже без буквального совпадения слов. До «Палеха» такое было невозможно – алгоритм искал именно по словам.
«Палех» работал на последних стадиях ранжирования – только для топ-150 результатов по запросу. В августе 2017 года вышел «Королёв», который анализировал уже всю страницу, а не только заголовок, и учитывал поведенческие оценки на уровне конкретных страниц выдачи. Поисковик начал понимать, что именно пользователи считают хорошим ответом на конкретный запрос.
Для оптимизаторов это означало то, что тексты, написанные «под алгоритм» с набором ключей, начинали проигрывать текстам, которые действительно отвечают на вопрос пользователя. Потому что пользователи, получая хороший ответ, уже не возвращались в поиск. А это поведенческий сигнал, который алгоритм учитывал.
2019–сейчас: Нейросети везде
YATI и конец классического SEO
В 2020 году Яндекс представил YATI – Yet Another Transformer with Improvements. Нейросетевая архитектура на основе трансформеров – той же математической идеи, что лежит в основе GPT и других современных языковых моделей.
Разница между YATI и предыдущими алгоритмами принципиальная. «Палех» и «Королёв» работали с векторами слов и заголовков. YATI работала с полным контекстом, она понимала, как слова связаны друг с другом внутри документа, как документ соотносится с запросом, какое намерение стоит за запросом.
На практике это означало, что «оптимизировать под алгоритм» в старом смысле стало почти невозможно. Нельзя предсказать, какой именно набор слов и структур понравится алгоритму – он оценивает смысл, а не форму. Страница с отличным содержанием, но без «правильных» ключей, начала конкурировать со страницей, набитой ключами, но скучной.
Накрутка поведения в эпоху нейросетей
Попытки накрутки поведенческих факторов продолжились. Но Яндекс тоже поумнел. Теперь он не просто смотрел на метрики сессии (время на сайте, глубина просмотра), но и на паттерны поведения внутри сессии – движения мыши, скорость прокрутки, типичность поведения, историю пользователя, его интересы и т.д. Факторов стало гораздо больше, чем было.
Генеративный поиск и что будет дальше
Осенью 2023 года в поиске Яндекса появились быстрые ответы на базе YandexGPT. Это принципиально новый формат – пользователю не нужно больше переходить на сайт, чтобы получить ответ на свой вопрос.
В 2024 году Яндекс запустил Neiro – генеративный поиск нового поколения, который собирал ответ из нескольких источников и давал его вместе со ссылками. В 2025-м Яндекс представил обновлённый ИИ-поиск с Алисой – полноценные рассуждения, развернутые ответы, встроенные ссылки на источники прямо в интерфейсе.
Результат не заставил себя ждать. По данным исследования агентства Kokoc Performance, опубликованным «Коммерсантом» летом 2025 года, органический трафик информационных сайтов – новостных, образовательных, юридических – снизился в среднем на 30%, а CTR у ряда категорий упал более чем вдвое. Пользователи получают ответ прямо в выдаче и не переходят на сайты.
Для сеошников снова всё поменялись. Теперь важно не просто попасть в топ-10 – важно стать источником, на который ссылается нейросеть при генерации ответа. Это называют GEO (Generative Engine Optimization). Новые критерии – экспертность автора, структурированность данных, авторитетность ресурса в своей теме. Схема «сделай страницу под запрос» больше не работает без реального экспертного содержания за ней.
Небольшое отступление от таймлайна – январь 2023: Яндекс случайно рассказал всё
25 января 2023 года в интернете появился архив объёмом 44,7 гигабайта. Анонимный источник опубликовал то, что выглядело как исходный код Яндекса – включая файлы с факторами ранжирования поискового алгоритма. Яндекс подтвердил подлинность утечки, но оговорился, данные могут не отражать актуальную формулу ранжирования целиком.
SEO-сообщество провело следующие несколько недель в состоянии, близком к эйфории. Американский SEO-блогер Алекс Буракс первым систематизировал находку и опубликовал разбор в Twitter. Выяснилось, что в архиве содержится около 17 854 факторов ранжирования – колоссальный список того, что Яндекс когда-либо измерял, тестировал или использовал.
Что узнали исследователи. Поведенческие факторы оказывают огромное влияние – это подтвердилось. Яндекс анализирует данные из своих же сервисов: Метрики, Карт, Маркета. Существуют отдельные факторы для новизны информации, персонализации, поиска изображений. Алгоритм умеет искусственно повышать или понижать конкретные сайты – то, о чём давно подозревали, но не могли доказать. Яндекс мониторит выдачу конкурентов – Google, Yahoo, Bing, TikTok, YouTube и анализирует их алгоритмы.
Часть (около двух тысяч) из опубликованных факторов были тестовыми – то есть разрабатывались, но не обязательно использовались в продакшене. Яндекс дополнительно подчеркнул, что список не является актуальной формулой ранжирования.
Случилось то, чего никогда не случалось – сеошники получили частичный доступ к внутрянке Яндекса. Большинство находок подтвердили то, что опытные специалисты и так предполагали.
-> Вы сейчас находитесь здесь
Так что же, теперь будущее за GEO и нейросетями? Складывается ощущение, что да – про GEO пишут все тематические порталы, проводятся конференции, появляются курсы. И да, я тоже считаю, что за GEO будущее. Пока что. Пока сеошники не найдут ультимативный способ влиять на нейровыдачу, после чего поисковикам придется придумывать что-то новое. Это уже было и со спамом ключевых слов, и с каталогам, и с ссылками.
Кстати, а что с ними стало? С ссылками, с ключевыми слова, с ссылочными сетями, с дорвеями? Всё новое – это хорошо забытое старое. На самом деле, ничего не пропало, до сих пор можно и спамить, и закупаться ссылками, и скрывать контент из видимости, и накручивать поведенческие факторы. Только надо это делать правильно и аккуратно – тогда будет эффект. В этом различие того, как работали раньше и как работают сейчас одни и те же технологии. Если раньше фишки были доступны всем, то теперь их надо использовать с умом. Например, если раньше взял, купил любую ссылку и уже молодец, то сейчас нужно изучить сайт-донор, посмотреть его историю, прогнать по анализаторам, узнать, не заспамлен ли он и т.д. И только тогда купить ссылку.
Кстати, вот ссылка на мой теле… А, ссылки ж теперь считается, что не работают, ну тогда пока без ТГ.
Автор: BigBurger777
